Automação e Controle IPT 2008

Name: Automação e Controle IPT 2008
Uploaded: 2017-12-04T12:26:23+00:00
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Automação e Controle IPT 2008
MODELAGEM EM VARIÁVEIS DE ESTADO E FUNÇÕES DE TRANSFERÊNCIA 2 Tanques em Cascata Reator CSTR

O QUE É MODELO? Síntese de todo o conhecimento que se dispõe sobre o fenômeno ou sistema em estudo (MODELO FÍSICO) Equações diferenciais (cinética); Funções de Transferência; Redes Neurais Treinadas; Conjuntos de Regras não são Modelos Físicos. São a representação matemática ou lógica do Modelo Físico. Essa distinção é vital em Automação e Controle.

A ARTE DA MODELAGEM Máxima Suprema no Projeto de Controle: “Todo controlador é tão bom quanto bom é o modelo que representa a dinâmica do sistema que se pretende controlar” (Friedland, 87; Eykhoff, 94, entre outros). Em outras palavras: Modelo Bom Possíveis bons controladores Modelo Ruim Controladores ruins

Após projeto, o controlador implementado continua a enxergar o modelo da fase de projeto e não a planta. Se o modelo não for aderente à planta, não há o que fazer para conseguir convergência (estabilidade). Sofisticar a estratégia de controle é, em geral, inútil, a menos que haja um esquema de adaptação (aprender o modelo) acoplado. Onde está a arte de modelagem em projetos de Engenharia?

Fase de Projeto Fase de Implementação Perturbações Referência Controlador MODELO Sensores Perturbações Referência Controlador PLANTA Sensores

ANÁLISE/SÍNTESE N CRIAÇÃO Modelo Físico Modelo Matemático Parâmetros Iniciais Fenômeno Sistema Redefinir parâmetros Análise N Satisfaz? Projeto S Automação Controle etc Otimizar? S FIM

CONSTRUÇÃO DE MODELOS MATEMÁTICOS Sistema/Modelo Físico Leis Físicas Ajuste Identificação Modelo

Tipos de Modelos Matemáticos - Estáticos (Regime Permanente) X Dinâmicos - Contínuos (Tempo-Variáveis de Estado, Equações Diferenciais ou Freqüências-Transf. Laplace, Funções de Transferência) X Discretos (Tempo-Variáveis de Estado, Equações de Diferenças ou Freqüências-Transformada Z, Funções Amostradas) - Lineares X Não Lineares - Parâmetros Concentrados (EDO) X Parâmetros Distribuidos (EDDP) - Determinísticos X Probabilísticos - Eventos Discretos X Mudanças Orientadas

Introdução à modelagem: Variáveis de Estado; Funções de Transferência Simulação de um Sistema de Controle de Concentração em 2 tanques em Cascata Uso de Simuladores tipo Matlab e Scilab

Controle da concentração em 2 reatores em cascata

Descrição do Processo: Corrente líquida entra no Tanque 1 com vazão F(l/min), contendo o reagente A a uma concentração constante c0 (moles A/l); Reagente A se decompõe segundo a reação irreversível A B; A reação é de 1ª ordem e ocorre a uma taxa r=k.c, onde: - r=nº moles de A que se decompõe/(l)(tempo); - c=concentração de A, moles de A/l; - k=constante de velocidade, função da temperatura. A reação é conduzida em 2 tanques, com agitação e mantidos a temperaturas diferentes. Temperatura no tanque 2>temperatura no 1=> k2>k1

Objetivo do Sistema de Controle; Manter c2, concentração de A que deixa o Tanque 2, num valor pré-especificado, apesar de variações na concentração de entrada c0. Forma de atuação: adição de um fluxo de A puro, vindo de um tanque auxiliar, ao tanque 1 através de uma válvula de controle. Obs.: i) o valor de não pode ser nulo, ié, deve haver adição constante de A ao processo; ii) o sistema é não co-locado, ié, atua-se na entrada do 1º tanque e mede-se na saída do 2º.

Modelagem do sistema Função de Transferência para os Reatores: Balanço de material em torno do tanque 1 m=vazão molar de A puro através da válvula; ρA=densidade de A puro, gmol/l; V=volume retido no tanque, l. Admitindo que a vazão volumétrica na válvula seja muito menor que a vazão de entrada F:

Em regime permanente, Subtraindo (2) de (1) e definindo variáveis-erro como:

Aplicando a Transformada de Laplace: Para o Tanque 2:

Valores numéricos para o processo considerado: ρA= 12,81 g moles/l; C0= 1,60 g mol A/l; F= 2800 l/min; = 454 g moles/min; K1= 1/6 min-1; K2= 2/3 min-1; V= 8400 l

Substituindo: 1= 2 min; 2= 1 min; = 0,94 g mol A/l; = 0,39 g mol A/l; = 35 l/min.

Válvula de Controle Do catálogo da válvula: - Vazão linear de 0 a 56 l/min, para pressão variando de 1,2 a 2,0 atm; - Constante de tempo pequena comparada às outras constantes de tempo do processo: despreza-se sua dinâmica. Daí: -Coeficiente vazão-pressão: -Vazão de regime:

Com isso, a pressão de regime será: Equação da válvula: Variáveis-erro: Função de Transferência:

Sensor/Registrador (informação!) Dispositivo de pena, linear e sem atraso. A pena percorre escala de 0 a 10,16 cm (0 a 4 in) para variações de 0,16 a 0,80 g mol de A/l. Sensibilidade do instrumento: Valor de referência(c2=0,39): Equação do sensor:

Variável erro no sensor: B=b-R=b-3,65; B=km C2 Função de Transferência: No caso, temos um transdutor (troca de unidades entre entrada e saída)

Controlador Por enquanto, admitimos apenas proporcional. Com isso, a relação pressão de saída do controlador e o erro fica: onde =R-b é o erro e kc é o ganho proporcional (atm/cm) Em variáveis-erro: P=kc e a Função de Transferência fica:

Atraso de Transporte Uma parte do fluxo é retirada continuamente do Tanque 2, a uma taxa de 2,8 l/min, através da linha de amostragem que contem o sensor de concentração. Esse elemento deve ficar em local remoto por questões de segurança. A linha de amostragem tem comprimento 15,24 m e a área da seção transversal do tubo é 0,92 cm2. Com isso, o efeito dessa linha de amostragem é impor um atraso de transporte, representado por: Função de Transferência associada:

Representação por Diagrama de Blocos C0 + Cr M 1º Tanque Coef1/(1s+1) 1º Tanque 2º Tanque  Controlador p Válvula Conversão + C2 Coef2/(2s+1) + kc kvA 1/F M/F - Sensor km Atraso e-ds

Simular o sistema de 2 tanques com e sem atraso: A) Sem atraso Referência ou Set-Point  Erros Saídas Ações  km

Simular o sistema de 2 tanques com e sem atraso: B) Com atraso Referência ou Set-Point  Erros Saídas Ações  km

Representação por Variáveis de Estado Usaremos o exemplo de um CSTR para mostrar os principais conceitos. O comportamento dinâmico de um CSTR pressupõe o desenvolvimento de equações de balanço para: - massa - energia - componentes Balanço de Massa Na ausência de reações, o balanço de massa do sistema é dado por:

Vazão de massa na entrada – Vazão na saída = Variação de massa dentro do reator Fentent - Fsaisai = d(V)/dt

Normalmente, a densidade  é admitida constante ao longo do tempo e do processo: Fent – Fsai = dV/dt (1) Balanço de Componentes Componentes podem aparecer ou desaparecer devido ás reações, lembrando que a massa global de reagentes e produtos deve ser sempre a mesma. Por exemplo, se A -> B é uma reação irreversível de 1ª ordem: dCA/dt = - k.CA

Portanto, a concentração CA diminui ao longo do tempo com taxa k. Então, o balanço para o componente A é dado por: Fent.CA ent – Fsai.CA sai – kVCA = d(V.CA)/dt (2) n relações do tipo da Equação (2) devem ser escritas quando existem n componentes envolvidos no processo. Balanço de Energia Variação de Energia na entrada – Variação de Energia na saída + Taxa em que Calor é liberado = Variação de Energia dentro do sistema

A reação A -> B é admitida exotérmica. Uma serpentina refrigerante é usada para remover o calor da reação a uma taxa Q (J/s ou W). O calor específico e a densidade do liquido são constantes. Nesse caso:

FententCp[Tent-Tamb] - FsaisaiCp[T-Tamb] + kVCAH – Q = CpV(dT/dt) Se Fent = Fsai = F, a expressão se simplifica para: CpF (Tent-T) + kVCAH – Q = CpV(dT/dt) onde k pode ser expresso pela lei de Arrenius: k=k0exp(-E/RT), com E – energia de ativação; R – constante da Lei dos Gases; k0 – coeficiente de Arrenius e T – temperatura da reação

Cálculo da troca de calor através da serpentina ou da jaqueta A taxa de troca de calor, Q, pode, em geral, ser utilizada para regular a temperatura do reator. Isso é feito através da variação da vazão de refrigerante. As hipóteses geralmente feitas são as seguintes: O refrigerante tem densidade e calor específico constantes; A dinâmica de refrigeração pode ser ignorada (é mais rápida que o reator); A área da serpentina, multiplicada por um coeficiente global de troca de calor, é aproximada por: AcU = Fc onde  e  são constantes. A diferença média logarítmica de temperaturas é aproximada por uma média aritmética.

Dessa maneira: Q = FcCp(Tc sai –Tc ent) Q = Fc([T-Tc ent] + [T-Tc sai])/2 Essas duas expressões são combinadas de modo a eliminar a temperatura de saída, levando a:

A expressão final para o balanço de energia resulta, então:

Linearização das Equações do CSTR A linearização das equações (1) a (3) é feita sempre em torno de valores de regime permanente. Para achar esses valores, basta igualar a zero todos os termos que contêm as derivadas. O sistema resultante é, portanto, algébrico, embora não linear. Existem várias maneiras de linearizar um sistema de equações: - Expansão em Série de Taylor; - Linearização Entrada-Saída; - Linearização Global: - Outras A expansão em série de Taylor é, de longe, a mais conhecida e empregada mas há casos em que falha. As outras técnicas são mais sofisticadas e devem ser empregadas quando a primeira falha.

Para simplificar nossa análise, admitimos que existe uma única reação A->B de 1ª ordem e que o controle de nível é perfeito (Fent=F), o que dispensa a equação (1). O modelo para o CSTR é dado, então, por: Fent.CA ent – Fsai.CA sai – kVCA = d(V.CA)/dt (2)

A expansão em série de Taylor em torno dos valores de regime leva a: dCA/dt = [coef11]C’A+ [coef12]C’Aent + [coef13]T’ + [coef14]F’ (4) onde cada variável x’=x-xreg e

dT’/dt = [coef21]F’ + [coef22]T’ + [coef23]T’ent + [coef24]C’A + [coef25]F’c (5) Onde:

São 2 equações lineares que podem ser agrupadas como: e

Das variáveis de entrada no modelo, a vazão de refrigerante é a única que pode ser manipulada. Vamos separar da seguinte forma: A Equação (6) representa o MODELO EM VARIÁVEIS DE ESTADO do reator:

x – vetor de variáveis de estado u – vetor de variáveis de controle p – vetor de perturbações A – matriz dinâmica (2x2) B – matriz de controle (2x1) E – matriz de perturbações (2x3)

O sistema CSTR é claramente multivariável: 4 entradas (Fc,controle; Caent, Tent, F, perturbações) e 2 saídas (CA, T). p2 p1 p3 x Controlador Atuadores u dx/dt=Ax+Bu+Ep Ref. y Sensores

Para completar a representação é preciso dizer como o sistema será medido. Isto é representado por uma transformação algébrica: y=Cx y – vetor de observações (dimensão igual ao nº de sensores) C – matriz de observação

MODELOS EM REPRESENTAÇÃO DE ESTADOS O que se pretende? Atingir os 4 objetivos: - Sistema estável (alterar A) - Resposta dinâmica adequada (adequar A) - Seguir referência - Rejeitar perturbações (para qualquer p, sistema volta ao regime permanente)

FUNÇÕES DE TRANSFERÊNCIA E VARIÁVEIS DE ESTADO Para fins de projeto de controle, a(s) Função(ões) de Transferência de interesse são as que relacionam entradas (controle ou perturbações) e saídas dos instrumentos (lidas pelos sensores. Portanto, corresponde(m) à seguinte parte: u x Planta/Sistema p y Sensores

Uma Função de Transferência corresponde à relação de transformação entre a saída medida y e a entrada (u ou p), expressa em números complexos, s. A transformação da relação do domínio do tempo para o domínio complexo é extremamente útil para operações matemáticas. No caso em análise, admitamos que as perturbações sejam nulas, o que reduz o sistema de equações a:

Aplicando a Transformada de Laplace em ambos os lados: Da 1ª equação: Substituindo na 2ª equação:

A expressão anterior contem uma ou mais Funções de Transferência entre as entradas de controle e as variáveis medidas. No caso do CSTR, supondo que as duas variáveis de interesse, concentração CA e temperatura T, sejam medidas, duas FT’s serão geradas: relacionando a influência da vazão de refrigerante, Fc, com as variáveis de processo

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